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信号处理 2019年第04期杂志 文档列表

信号处理杂志论文与技术报告

弧形阵列3D-SAR成像处理算法研究523-530

摘要：三维合成孔径雷达(3D-SAR)能够获取观测场景目标的三维分辨,解决传统二维合成孔径雷达的叠掩、阴影等问题。不同于现有的3D-SAR成像几何,本文设计了一种新的基于弧形曲面几何的三维合成孔径雷达系统模型。相比于现有的3D-SAR成像系统,该系统能够利用弧形天线阵列实现高效的数据采集和宽视角三维成像。然后针对所设计的弧形阵列3D-SAR系统,本文提出了一种应用于调频连续波信号的波数域三维成像处理算法,通过波数域卷积及插值变换,避免了距离近似等产生的相位误差,从而实现对目标的精准聚焦。最后,通过进行计算机单点目标仿真与多目标仿真,并将仿真结果与后向投影算法的结果进行对比,验证了本文所设计系统模型的有效性及提出算法的良好成像性能。

基于实测数据集预测用户请求行为对主动边缘缓存的影响531-541

摘要：由于无线边缘节点的缓存空间很小,在流行度已知时主动缓存策略的性能远优于被动缓存。最近,业界开始研究在文件流行度等用户请求行为未知、需要进行预测时的主动边缘缓存,发现主动缓存依然优于被动缓存。然而,大多数工作基于合成的数据集或者在推荐系统等领域采集的开源数据集,难以反映无线用户的请求行为。本文采用一个在局部区域每秒记录用户请求视频次数的实测数据集、利用神经网络预测用户在未来短期内的个体和群体行为,基于预测的用户行为信息在宏基站或微基站进行主动缓存。研究结果表明,当采用实测数据集时,由于用户请求行为具有很强的时间局部性、甚至是猝发性,所造成的虚警、漏警和加性误差使被动缓存优于主动缓存、且在宏基站缓存时增益更大;一旦采用合成的静态数据集,主动缓存明显优于被动缓存。这意味着不能仅用加性误差刻画预测流行度的不确定性,要实现主动边缘缓存的性能增益,更重要的是降低虚警和漏警。

一种基于卷积神经网络的端到端语音分离方法542-548

摘要：大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方法。这种方法是直接利用原始语音波行点作为特征,是一种基于编解码器的卷积神经网络结构。跟其他的说话人独立的语音分离系统不同,本文提出的方法其神经网络只输出一个说话人的信号,其他的语音可以由混合语音与网络输出信号的差值获得。我们在TIMIT数据集上验证本文提出的方法。实验结果表明,本文提出的方法明显优于句子级别的排列不变性训练(utterance-level permutation invariant training,uPIT)基线方法,对于信号失真比(signal-to-distortion ratio,SDR)相对提高了16.06%。

面向无线边缘缓存的文件库大小分析549-555

摘要：文件库大小对无线边缘缓存的性能具有重要的影响。本文基于Zipf文件流行度模型,分析了文件库大小与用户请求数、流行度参数等因素的渐近关系。研究结果表明,当用户请求数较少时,文件库大小随请求数线性增长,而当请求数较多时,文件库大小随请求数呈负指数增长,这一结论适用于不同的流行度参数。仿真结果验证了所分析结果的准确性,并基于校园网中采集的典型视频网站请求记录验证了分析结果的有效性。在实际系统中,无线边缘节点覆盖范围内的用户请求数通常远小于视频网站的文件总数,因此用户请求的文件库大小随请求数线性增长,而非文献中猜测的亚线性增长,这对提升无线边缘缓存性能带来严峻挑战。

信号处理杂志算法研究

基于全卷积网络的遥感图像自动云检测556-562

摘要：气象卫星图像云检测是气象预报领域中的一项重要任务。包含降水预测,气象灾害预测在内的若干气象预报任务都依赖精确的云检测结果。依据气象卫星遥感图像数据,本文提出了一种基于全卷积网络模型的遥感图像云分割算法,实现了高分辨率、大尺度、多通道遥感图像的云分割。我们的算法包含:1)图像分块;2)块状图像分割;3)分割图像拼接三个主要步骤,实现了像素级精度的云分割。相比传统算法,我们的算法不依赖人工经验,完全由数据驱动,并在极端数据情形下具有更好的鲁棒性。测试数据结果显示,我们的算法能够满足气象预报的需要,且具有商业应用的潜力。

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测563-573

摘要：针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector Machine,SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UAVSAR系统采集的多幅实测数据进行实验,并与现有的PolSAR图像飞机目标检测算法进行对比,结果表明该方法能够有效检测出飞机目标,并且虚警和漏警较少,方法自适应性有所提高。

多主多从Stackelberg博弈下的边缘缓存资源分配算法574-581

摘要：为鼓励视频服务提供商参与到缓存过程中,本文提出一种基于Stackelberg博弈的激励缓存资源分配算法。与传统激励缓存资源分配方案不同,本文考虑同时存在多个网络运营商和多个视频服务提供商,视频服务提供商从网络运营商处购买存储空间以缓存热门视频。针对该场景,本文将该激励缓存模型建模为多主多从Stackelberg博弈问题,分别构建主方和从方的效用函数,证明了在网络运营商价格确定的情况下,视频服务提供商之间的非合作博弈存在纳什均衡。文章利用分布式迭代算法对该博弈模型进行求解,获得了视频服务提供商的最优缓存策略和网络运营商的最优价格策略。仿真结果表明,本文提出的激励缓存机制可使视频服务提供商获得比其他缓存分配算法更高的单位成本收益。

超密集网络中基于轨迹预测的资源规划582-592

摘要：在超密集网络中,小区间干扰严重制约了小区边缘用户的性能体验以及网络吞吐量。利用用户轨迹预测和信号地图可获得用户未来的平均信道信息,从而为用户规划未来的传输资源,相对于非预测方法可以大幅度提升网络性能。现有对资源规划的研究大都考虑较为理想的假设,为了分析基于实际预测性能达到的资源规划性能增益,本文研究了超密集网络中的轨迹预测方法和基于实际轨迹预测性能的资源规划性能。仿真结果表明,所提出的轨迹预测方法能够满足资源规划的要求,所提出的资源规划策略在任意预测窗长度下都能达到较好的性能,当预测窗长为3分钟时,相对于非预测的干扰管理方法能够将用户满意率提高45%以上。

显著颜色提取的织物图像色彩转移改进方法593-600

摘要：针对传统织物图像色彩转移方法中存在的算法复杂度高、不能很好地保留原织物图像的层次感和细节等问题,文中结合显著颜色提取提出了一种新的织物图像色彩转移改进方法。一方面,利用显著颜色提取得到原织物图像更具代表性的主要颜色和分割区域,以使色彩转移结果图像的层次感更加忠实于原织物图像。另一方面,利用图像分解和一种简单高效的防溢出色彩转移策略更好地保持了色彩转移结果图像的细节。仿真实验结果表明,相对于传统的织物图像色彩转移方法,文中所提新方法不仅能够有效地保持原织物图像的层次感和细节,而且运行效率也得到了明显的提高。新方法具有简单、高效的特点,能够较好地适用于织物图像的颜色设计工作。

结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法601-608

摘要：本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。

抗干扰GPS接收机中角度、频偏和时延的联合估计及跟踪方法609-616

摘要：全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)应用广泛,但是卫星信号很小,容易受到干扰。传统的使用功率倒置的方法使用空时级联的方式,只能对所有导航卫星形成一个波束,限制了干扰的抑制性能。本文以GPS为例,提出了一种基于空时联合处理的多天线抗接收机的结构。在捕获阶段,先利用子空间分解求出干扰空间,进行投影后利用GPS信号结构实现角度和小数倍频偏的联合估计,从而分别对每颗卫星做波束形成,提高了干扰抑制能力。在跟踪阶段,在单天线跟踪环路的基础上增加角度跟踪环路,实现同时对角度、频偏、时延的跟踪。与已有的基于空时联合处理的方法相比,本文方法在不降低性能的前提下降低了实现复杂度。数值仿真结果表明,捕获阶段角度估计性能得到了提升,捕获概率增大,抗干扰能力也较传统的功率倒置方法有了大幅提升。

信号处理杂志应用

采用深度学习的遥感图像花生种植区域分类技术研究617-622

摘要：近年来,深度学习在图像处理和数据分析等方面取得了巨大的进展。针对传统遥感估计农作物种植面积统计方法时效性差、依赖人工操作经验、耗费人力资源等问题,以Sentinel-2卫星遥感影像为数据基础,提出了一种基于深度学习的农作物种植区域分类方法。实验以从背景中提取出花生种植区域为目标,首先对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后用人工目视解译的方法标注遥感影像中种植花生的区域,将标注后的图像输入到图像分割网络中进行训练,最后将测试图像输入到训练好的分割网络,获得测试结果:检测准确率为89.20%,检测召回率为79.22%。

基于深度学习的酒标分割研究623-630

摘要：红酒图像中的酒标区域含有重要的红酒品类信息,而对酒标区域的定位与分割可以有效去除背景区域对图像匹配算法的干扰。传统图像分割算法大多基于局部图像特征和人工设计规则,对噪声较为敏感,并且难以应对大规模数据的处理。针对传统算法的不足,本文首先构造了一个大规模酒标分割数据集,然后提出了一种基于深度学习的酒标分割方法。我们构造了一个基于残差网络的语义分割模型,并且在模型中加入跨层连接,实现低层特征和高层特征的有效融合,使得分割的边缘细节更加清晰和准确。另外,我们采用了带孔卷积金字塔池化结构整合多尺度信息,在增大模型感受野的同时使得模型适应不同尺度的酒标区域。在我们构造的酒标数据集上的实验结果表明,本文提出的酒标分割网络能够进行实时的酒标图像分割,并且达到了相当高的分割准确率。

利用深度全卷积编解码网络的单通道语音增强631-640

摘要：针对传统的神经网络未能对时频域的相关性充分利用的问题,提出了一种利用深度全卷积编解码神经网络的单通道语音增强方法。在编码端,通过卷积层的卷积操作对带噪语音的时频表示逐级提取特征,在得到目标语音高级特征表示的同时逐层抑制背景噪声。解码端和编码端在结构上对称,在解码端,对编码端获得的高级特征表示进行反卷积、上采样操作,逐层恢复目标语音。跳跃连接可以很好地解决极深网络中训练时存在的梯度弥散问题,本文在编解码端的对应层之间引入跳跃连接,将编码端特征图信息传递到对应的解码端,有利于更好地恢复目标语音的细节特征。对特征融合和特征拼接两种跳跃连接方式、L1和L2两种训练损失函数对语音增强性能的影响进行了研究,通过实验验证所提方法的有效性。

卷积神经网络(CNN)训练中卷积核初始化方法研究641-648

摘要：本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将其作为后续图像目标识别的特征。为此本文在图像训练集中选取一部分典型的样本图像,在这些图像中抽取与卷积核相同大小的子图作为图像局部模式矢量集合。首先对局部模式子图集合应用拓扑特性进行粗分类,然后对粗分类后的每一子类采用势函数聚类的方法获取样本图像中的典型局部模式子图,构成候选子图模式集,用它们作为CNN的初始卷积核进行训练。实验结果表明,本文方法可以明显加速CNN网络训练初期的收敛速度,同时对最终训练后的网络识别精度也有一定程度的提高。

基于深度学习与软件无线电的盲解调系统研究649-655

摘要：盲解调系统能够在未知调制方式的条件下完成信号解调,在认知无线电、电子对抗等领域具有重要的应用价值。现有的盲解调系统,大多调制方式识别精度低,容易产生解调错误,且受硬件平台限制,拓展性较差。本文设计并实现了一套基于深度学习和软件无线电的盲解调系统。该系统利用最新的深度学习算法替代传统的基于特征的算法,用于提高调制方式识别精度;同时,还采用软件无线电平台替代传统的硬件电路,便于系统功能的升级和扩充。测试结果表明,本文实现的系统达到了设计需求,在各种场景下均能正确解调信号,且能够对调制方式的改变及时作出反应。

WIFI多级桥接应急多媒体通信系统研究656-666

摘要：聚焦北京地铁交通轨道应急抢险可视化通信与信号传输的应用领域,针对传统的有线通信系统存在的传输距离短、线路铺设灵活性差;无线通信系统中,无线自组网技术存在的收发单元间传输能力与适应性差;卫星与公网结合的通信系统存在的信号源不稳定等缺陷。提出了WIFI多级桥接应急多媒体通信系统架构,研究基于5.8GHz的WIFI多级接桥技术并研制相关设备,在无线自组网技术基础上,在传输能力与适应性方面进行了改进,能够有效适应远距离、遮挡及垂直差异存在的信号传输场景。提出采用广泛应用的公网4G信号构建通信系统,有效避免当车载基站作为信号源时造成的不稳定性,当应急救援现场无4G信号覆盖时,结合WIFI多级桥接技术提供的网络传输保障功能,从而使得整体桥接与通信系统可满足所有的地铁抢险环境并实现相应功能要求。

铁轨图像的低秩矩阵分解缺陷检测667-675

摘要：随着高铁在中国乃至世界的快速发展,对轨道质量的要求越来越高。轨道表面缺陷检测直接关系着铁路安全、国家经济及安全等问题。基于固定光源下的摄像头拍摄的轨道表面图像,将轨道表面的缺陷检测建模为低秩矩阵分解问题,并对分解得到的稀疏矩阵计算其行累积量,由于去除了背景的干扰,缺陷区域所在的行累积量绝对值会变得很小,从而可以通过阈值操作得到缺陷行坐标,最后对由缺陷行坐标确定的小图像块区域进行二值化操作,并寻找最大联通区域即可确定缺陷位置,实现缺陷的自动检测与定位。与已有文献实验比较结果表明,该算法对不同光照及背景下的轨道缺陷检测均取得了较好的检测结果。